Budżet: 90 EUR Termin: 4 dni
W moderacji UGC trudniejsze od samego wulgaryzmu są jego obejścia: leet (c0баka), spacje między literami, translit. Goły regex je pomija, tutaj potrzebny jest RapidFuzz na znormalizowanym słowniku. Podobną analizę backendową robiłem na accessibilityscanner.top - serwis analizuje treść i wydaje werdykt. Kluczowe pytanie: czy weryfikacja jest synchroniczna przed publikacją, czy przez kolejkę z post-moderacją? Porozmawiajmy o szczegółach w korespondencji.
Budżet: 186 EUR Termin: 4 dni
Witam! Zainteresowała mnie wasza zadanie dotyczące stworzenia mikroserwisu moderacji. Mam doskonałe doświadczenie w pracy z FastAPI i Pythonem, dlatego jestem gotów zrealizować tę funkcjonalność szybko i jakościowo. Do filtrowania wulgaryzmów i spamu planuję użyć kombinacji wyrażeń regularnych do wzorców oraz RapidFuzz do obsługi literówek/wariantów słów, co zapewni wysoką dokładność bez zbędnych opóźnień. Również łatwo zintegrować zewnętrzne API, jeśli zajdzie potrzeba dodatkowej weryfikacji kontekstu. Jestem gotów rozpocząć pracę w najbliższym czasie, piszcie w celu omówienia szczegółów.
Budżet: 200 EUR Termin: 4 dni
Realizujemy inteligentny mikroserwis na FastAPI z deobfuskacją tekstu przed filtracją:
system nie będzie tylko porównywał słów z słownikiem, ale najpierw znormalizuje tekst (przekształci podobną łacinę na cyrylicę, usunie zbędne znaki specjalne i spacje), a następnie przeprowadzi szybkie nieprecyzyjne wyszukiwanie za pomocą RapidFuzz (C++ pod maską). Linki spamowe zamkniemy zoptymalizowanymi wyrażeniami regularnymi.
Cześć! Jestem Nina, menedżerka agencji IT Valflow. Logikę mikroserwisów i backend w Pythonie pisze u nas Walentyn, starszy programista Pythona. Regularnie tworzymy asynchroniczne systemy, boty i parsery, więc doskonale radzimy sobie z wysokoobciążonym przetwarzaniem tekstu.
Co zrobimy:
- FastAPI Endpoints: Asynchroniczna metoda POST /check_content, która natychmiast zwraca JSON ze statusem (approved/rejected) i listą znalezionych triggerów.
- Wielopoziomowa filtracja: Regex dla linków spamowych + Normalizator tekstu + Nieprecyzyjne wyszukiwanie wulgaryzmów + Opcjonalna integracja z Perspective API do detekcji toksyczności.
- Docker: Pełne pakowanie w kontener dla szybkiego wdrożenia i autodokumentacja Swagger (/docs).
Termin: 4 dni
Cena: 200 EUR
Napisz na PW - omówimy format słowników, strukturę odpowiedzi JSON i od razu przystąpimy do realizacji!
Budżet: 200 EUR Termin: 7 dni
Cześć. Nazywam się Włodzimierz, jestem programistą Python i Node JS, a także założycielem agencji inżynieryjnej Vaysed. Dokładnie zapoznałem się z Twoim zadaniem stworzenia mikrousługi do automatycznej moderacji wiadomości tekstowych i komentarzy. Rozumiem, że potrzebujesz szybkiego rozwiązania do filtrowania wulgaryzmów, linków spamowych i podejrzanej aktywności przed publikacją treści. W celu realizacji tego zadania proponuję opracowanie mikrousługi opartej na FastAPI, co zapewni wysoką szybkość przetwarzania zapytań. Logikę sprawdzania zbudujemy wielowarstwowo: pierwsza warstwa będzie używać wyrażeń regularnych do natychmiastowego wychwytywania linków i znanych wzorców spamu, druga warstwa wykorzysta RapidFuzz do wykrywania zamaskowanego wulgaryzmu poprzez nieprecyzyjne porównanie ze słownikami, a trzecia warstwa będzie asynchronicznie korzystać z Perspective API do głębokiej analizy toksyczności kontekstu. Mam bezpośrednie doświadczenie w tworzeniu podobnych wysokoobciążonych systemów przetwarzania danych. W projekcie Lumos, napisanym w Pythonie, zrealizowałem skomplikowane asynchroniczne monitorowanie i parsowanie informacji tekstowych w czasie rzeczywistym. Również w ramach projektu PAYBACK CARTEL zaprojektowałem skalowalną architekturę do natychmiastowego przetwarzania webhooków i integracji z zewnętrznymi API. Możesz zapoznać się z moim portfolio pod tym linkiem: 
Freelancehunt Będę zadowolony, aby omówić oczekiwaną obciążenie na serwisie i formaty danych wejściowych w wiadomościach prywatnych.
Budżet: 300 EUR Termin: 5 dni
Dzień dobry!
Mogę opracować taki serwis w Pythonie i FastAPI. Zrealizuję sprawdzanie tekstu pod kątem wulgaryzmów, podejrzanych linków, powtarzających się wiadomości oraz innych oznak spamu. Serwis zwróci zrozumiały wynik sprawdzenia: zezwoli na publikację, wyśle do dodatkowej weryfikacji lub zablokuje z podaniem przyczyny. Przewiduję również możliwość dalszego rozszerzania zasad weryfikacji oraz podłączania zewnętrznych usług. Jestem gotów zapoznać się z pełnym zadaniem technicznym i aktualną architekturą platformy.
Budżet: 1000 EUR Termin: 8 dni
Cześć,
Mogę zbudować ten mikroserwis moderacji treści używając Pythona 3.11+ i FastAPI. Usługa będzie efektywnie wykrywać wulgaryzmy, spamowe linki i podejrzaną aktywność przy użyciu wyrażeń regularnych, RapidFuzz do dopasowywania fuzzy i opcjonalnie może integrować się z Perspective API dla lepszej moderacji.
Dostarczę czysty, dobrze udokumentowany i skalowalny kod z REST API, konfigurowalnymi zasadami moderacji i dokładnym testowaniem.
Czekam na omówienie Twoich wymagań.
Z poważaniem,
Budżet: 300 EUR Termin: 7 dni
Cześć! Jestem gotów opracować mikroserwis do moderacji treści w Pythonie z użyciem FastAPI. Zapewnię sprawdzenie na wulgaryzmy i spam. Mam doświadczenie w podobnych zadaniach.
Budżet: 81 EUR Termin: 3 dni
Na jakiej zasadzie potrzebna jest „podejrzana aktywność” — częstotliwość wiadomości od użytkownika, powtórzenia tekstu, coś jeszcze? Zrobię serwis FastAPI z punktem końcowym do sprawdzania: regex dla spamowych linków, RapidFuzz dla wulgaryzmów z obejściami (zamiana liter, spacje). API Perspective podłączę opcjonalnie. Gotowy do oddania za 3 dni.
Budżet: 312 EUR Termin: 5 dni
Dzień dobry!
Widzę zadanie tak: FastAPI-endpoint(y) do sprawdzania tekstu przed publikacją — wulgaryzmy (słownik + RapidFuzz do omijania przez literówki/zamianę liter), spam-linki (regex na wzorce URL + możliwy czarny lista domen), opcjonalnie — integracja Perspective API do oceny toksyczności jako dodatkowy sygnał.
Stos — Python 3.11+/FastAPI, Docker do wdrożenia, pokrycie testami.
Co do "podejrzanej aktywności" — proszę o doprecyzowanie, co dokładnie ma na myśli (częstotliwość wiadomości, powtarzający się tekst, coś jeszcze) — od tego zależy zakres.
Jestem gotów się tym zająć, orientacyjnie 5-6 dni roboczych.
Budżet: 8000 EUR Termin: 5 dni
Potrzebny mikroserwis, który zatrzymuje toksyczne treści przed publikacją, a nie po.
Zrobię na FastAPI + Python 3.11: trzy warstwy weryfikacji w pipeline. Pierwsza — regex + RapidFuzz dla wulgaryzmów z uwzględnieniem zamiany liter (l33t-speak, spacje między znakami). Druga — detektor linków spamowych przez wzorce i opcjonalne API Perspective do analizy semantycznej. Trzecia — licznik podejrzanej aktywności według IP/user_id z ograniczeniem szybkości przez Redis, aby łapać flood.
Kluczowy moment architektoniczny: każdy checker zwraca ustrukturyzowany wynik z powodem odrzucenia i wskaźnikiem pewności, a nie tylko bool — to pozwala na dostosowywanie progów bez przepisywania logiki.
Jaki oczekiwany RPS w szczycie i czy potrzebny jest webhook callback przy blokowaniu, czy wystarczy synchronizowana odpowiedź?
Budżet: 100 EUR Termin: 3 dni
Witam. Proponuję opracowanie wysoce efektywnego mikroserwisu na FastAPI z Python 3.11+, który zapewni asynchroniczną weryfikację wiadomości tekstowych przed publikacją. Architektura przewidywać będzie modułowe podejście z wykorzystaniem zoptymalizowanych wyrażeń regularnych, algorytmów przybliżonego porównania, takich jak RapidFuzz, oraz elastyczną integrację z Perspective API w celu kompleksowego wykrywania niepożądanego kontentu. Moje doświadczenie w opracowywaniu podobnych systemów moderacji pozwoli na wykorzystanie gotowych rozwiązań i sprawdzonych wzorców, co znacznie przyspieszy proces realizacji i zagwarantuje niezawodność rozwiązania. Wszystkie szczegóły realizacji, ostateczny budżet oraz terminy proponuję omówić w wiadomościach prywatnych.
Budżet: 700 EUR Termin: 5 dni
Gotowy do rozpoczęcia pracy i wykonania jej jakościowo.
Pytania dotyczące projektu:
Czy planowana jest integracja z zewnętrznymi API do oceny toksyczności, czy wystarczą lokalne zasady i filtry?
Budżet: 50 EUR Termin: 1 dzień
Dzień dobry, jestem gotów wykonać twoje zadanie szybko i jakościowo. Mam duże doświadczenie w tworzeniu różnych botów. Napisz w wiadomościach prywatnych, omówimy szczegóły. Chętnie pomogę)
